工業(yè)CT圖像輪廓處理與矢量化方法研究.pdf

1、工業(yè)CT技術(shù)可用于非接觸、非破壞實(shí)測物體內(nèi)部結(jié)構(gòu),已在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用?；诠I(yè)CT測量的零件反求建?；虺叽鐪y量已成為工業(yè)CT技術(shù)研究的熱點(diǎn)之一,也是逆向工程中復(fù)雜零件精確測量的重要補(bǔ)充。工業(yè)CT系統(tǒng)的輸出結(jié)果為檢測對象的截面圖像,其輪廓蘊(yùn)涵了目標(biāo)物體的重要幾何信息,包括物體的形狀和尺寸,并且根據(jù)這些信息可以重構(gòu)檢測對象的二維圖紙或者三維CAD模型。多數(shù)機(jī)械零件的截面輪廓形狀特征是直線、圓、圓弧、橢圓、自由曲線等基本平面幾何圖元的

2、組合。圖像的矢量化技術(shù)是要盡可能地還原截面輪廓中圖元的幾何參數(shù)和相應(yīng)的位置尺寸信息,為模型重構(gòu)提供重要的設(shè)計(jì)參數(shù)。因此,圖像的輪廓處理和矢量化技術(shù)是基于工業(yè)CT技術(shù)的逆向工程中模型精確重構(gòu)的關(guān)鍵。
　　針對工業(yè)CT圖像的特點(diǎn),論文首先研究了圖像輪廓處理的方法。圖像輪廓處理要依次經(jīng)歷圖像增強(qiáng)、輪廓提取和輪廓跟蹤三個(gè)關(guān)鍵步驟。在圖像增強(qiáng)中,主要利用直方圖變換和圖像平滑的方法來改善圖像質(zhì)量;在輪廓提取中,主要研究了基于邊緣檢測的輪廓提取

3、和基于圖像閾值分割的輪廓提取兩種方法,以適應(yīng)處理不同的工業(yè)CT圖像輪廓;在輪廓跟蹤中,采用了Freeman鏈碼法對提取到的圖像進(jìn)行輪廓跟蹤,得到有序的輪廓點(diǎn)序列,然后將這些有序輪廓點(diǎn)的信息存儲(chǔ)到程序的數(shù)據(jù)鏈表中,為下一階段圖像輪廓的矢量化做好準(zhǔn)備。
　　其次,研究了圖像輪廓的矢量化方法。本文用改進(jìn)的存在概率的圓檢測方法先對圖像輪廓中的圓特征輪廓進(jìn)行識別,然后圓特征輪廓經(jīng)過矢量化后將圓特征信息存入圓參數(shù)鏈表,此改進(jìn)方法與原方法相比計(jì)

4、算時(shí)間減少,節(jié)省內(nèi)存空間,圓特征識別效率提高。未被識別為圓特征的輪廓的將進(jìn)入復(fù)雜輪廓特征識別,采用基于輪廓曲率的方法首先提取出輪廓中的曲率極值點(diǎn)以及對輪廓進(jìn)行直線特征的粗提取,然后采用改進(jìn)的集合求交法將剩余輪廓片段識別成一系列相接的直線段,并從中篩選能夠構(gòu)成圓弧的直線序列,用垂直平分線法進(jìn)行圓弧識別,最后對近似共線的相鄰直線段進(jìn)行合并。
　　最后,利用Visual C++6.0將以上提及的算法進(jìn)行編程,開發(fā)出工業(yè)CT圖像輪廓處理與